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O aluno deverá aprender a identificar problemas que necessitam e beneficiam-se de métodos aproximados de solução e adaptar e implementar as técnicas heurísticas estudas para a solução dos problemas identificados.

Introdução. Teoria da complexidade. Métodos aproximados de solução. Técnicas fundamentais e avançadas para a construção de heurísticas eficientes. Princípios fundamentais para a construção de algoritmos aproximados inteligentes baseados em metaheurísticas. Problemas de otimização em sistemas de computação, redes de comunicação e biologia computacional.

M.R. Garey e D.S. Johnson, Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness, W.H. Freeman and Company, 1979. R.E. Campello e N. Maculan, Algoritmos e Heurísticas: Desenvolvimento e Avaliação de Performance, EDUFF, 1994. F. Glover e M. Laguna, Tabu Search, Kluwer, 1997. C.C. Ribeiro e P. Hansen (eds.), Essays and Surveys in Metaheuristics, Kluwer, 2002.

C.H. Papadimitriou e K. Steiglitz, CombinatorialOptimization, Prentice-Hall, 1982. T.H. Cormen, C.E. Leiserson e R.L. Rivest, Introduction to Algorithms, McGraw-Hill, 1990. E. Aarts e J.K. Lenstra (eds.), Local Search in Combinatorial Optimization, Wiley, 1997. F. Glover e G. Kochenberger (eds.), Handbook of Metaheuristics, Kluwer, 2003.